New game
Download
Get Academic Plan
Share game
Integrate it into your platform

You can integrate the game into an LMS compatible with LTI 1.1 or LTI 1.3 such as Canvas, Moodle, or Blackboard. This way, the scores will be automatically saved into the platform’s gradebook.
Download
You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Google Classroom with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Google Classroom, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Microsoft Teams with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Microsoft Teams, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Downloading games is an exclusive feature for users with an Academic Plan or a Commercial Plan.

Get your Academic Plan or your Commercial Plan now and start integrating your games into your LMS, website or blog.

If you wish, you can download a demo game here and test its integration:

مسابقة شبكات عصبية اصطناعية

Yes or No

Played 0

About this activity

اختبر فهمك لمفاهيم الشبكات العصبية وتكوينها.

Created by

Egypt

Download the paper version to play

Make your own free game from our game creator
Compete against your friends to see who gets the best score in this game

Top Games

%
Anonymous
Anonymous
%
%
%
You have exceeded the maximum number of games you can print with your current Plan.

To print as many games as you want, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Print your game
مسابقة شبكات عصبية اصطناعية
 

مسابقة شبكات عصبية اصطناعيةOnline version

اختبر فهمك لمفاهيم الشبكات العصبية وتكوينها.

by Esraa Osama
1

في بنية الشبكة العصبية التقليدية، جميع الخلايا متصلة مباشرة بكل الخلايا في الطبقة الأخرى ولكن بدون وجود طبقة مخفية.

2

وزنات الوصلات بين الخلايا تتغير أثناء عملية التدريب وفقاً للخطأ الناتج.

3

الشبكات العصبية لا تحتاج إلى بيانات للتدريب وتتعلم من فراغ.

4

تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من طبقة إدخال، وطبقات مخفية، وطبقة خرج.

5

يمكن تدريب الشبكات العصبية فقط مع البيانات النصية وليست مع الصور أو الإشارات الرقمية.

6

أوزان الشبكة تبقى ثابتة أثناء التدريب ولا تُحدَّث.

7

طبقة الإدخال تستخدم أوزاناً بشكل مباشر لتعديل الإشارات.

8

طبقة الإخراج تعطي النتيجة النهائية للشبكة وتحدد التصنيف أو القيمة المتوقعة.

9

وجود طبقة مخفية ثانية دائماً يحسن الأداء بشكل عام.

10

الشبكة العصبية لا تحتاج لمرحلة تدريب لضبط الأوزان.

11

طبقة الإدخال تستقبل البيانات من المحيط الخارجي وتحوّلها إلى إشارات يمكن للشبكة معالجتها.

12

طبقة المخفية لا تحتوي على أوزان أو اتصالات.

13

كل طبقة في شبكة عصبونية تتكون من عدد من الخلايا العصبية وتربط بينها أوزان تمثل الاتصالات بين الطبقات.

14

دالة التفعيل مثل ReLU أو Sigmoid تُستخدم عادة في الطبقة المخفية.

15

طبقة الإخراج لا يمكنها التعامل مع أكثر من فئة واحدة.

16

طبقة المخفية تعمل على استخراج الميزات من الإشارات الواردة وتحويلها عبر دوال تفعيل.

Are you sure you want to leave the page?

If you leave the page, you will lose your game progress.